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可怕的诊断：...
注意：医师计数可能包括居民，非活性医师或未在直接患者护理中工作的初级保健医生。估计是全职等效物（FTE），其中FTE = 40小时每周工作。基于其他数据源（PAS的NCCPA状态概况，AAMC State医师的医生数据报告），初级保健中的PCP/PA是通过将ACS总提供商计数乘以提供者的份额来估计的。基于HPC护士从业人员摘要中的初级保健NP的估计， NP估计为ACS中NP的50％，以及对初级保健中NPS份额的其他估计。 2022来自马萨诸塞州登记委员会在护理中管理的卫生专业数据系列的数据，DPH卫生劳动力中心估计基层医疗中心的NP，将接近所有NP的三分之一。 资料来源：美国社区调查的HPC分析5年估计，2018年和2022年。 国家医师助理证书委员会国家概况，2018年和2022年。 美国医学院协会。 国家医师劳动力数据报告，2019年和2021年。 1个健康资源与服务管理。 劳动力预测。 2024。https://data.hrsa.gov/topics/health-workforce/workforce-projectionsNP估计为ACS中NP的50％，以及对初级保健中NPS份额的其他估计。2022来自马萨诸塞州登记委员会在护理中管理的卫生专业数据系列的数据，DPH卫生劳动力中心估计基层医疗中心的NP，将接近所有NP的三分之一。资料来源：美国社区调查的HPC分析5年估计，2018年和2022年。国家医师助理证书委员会国家概况，2018年和2022年。美国医学院协会。国家医师劳动力数据报告，2019年和2021年。1个健康资源与服务管理。 劳动力预测。 2024。https://data.hrsa.gov/topics/health-workforce/workforce-projections1个健康资源与服务管理。劳动力预测。2024。https://data.hrsa.gov/topics/health-workforce/workforce-projections
又一个可怕的罪行-76-
火苗冲上楼顶，火光照亮了郑州西郊。许多人围观大火，看谁烧死人！然而，五月的郑州，暴徒横行，杀人如麻！火势凶猛，一滴水都浇不灭。“二七公社”的战士们只好拆墙、扔砖头。浓烟弥漫，散发着“666”杀虫剂的气味，战士们被熏得头昏脑涨，头发也被烤焦。情急之下，“二七公社”的战士们只好退到阳台上。由于楼梯被火焰吞没，战士们不得不用绳子通过窗户爬到屋顶。
AI，算法和可怕的人
* Eugene L.和Barbara A. Bernard知识产权和技术法教授，乔治华盛顿大学法学院。感谢JP Schnabel和Alexa Adalian的出色研究帮助。我们还感谢以下人们对本文早期草案的出色反馈：丽贝卡·克鲁托夫（Rebecca Crotof），本·格林（Ben Green），阿齐兹·霍克（Aziz Huq），玛格特·卡明斯基（Margot Kaminski），詹姆斯·劳（James Lau），迈克尔·里奇（Michael Risch）和艾丽西亚·索洛·尼德曼（Alicia Solow-Niederman）。** Hideyuki Matsumi或Yuki是法律，科学，技术与社会研究小组（LSTS）以及Vrije Universiteit Brussel（VUB）的健康与老化法律实验室（HALL）的研究小组。纽约酒吧的成员。本文是为题为“新AI：Chatgpt和其他新兴技术的法律和道德意义”的研讨会做好了准备的，由Fordham Law Review和Fordham University of Fordham大学神经科学与法律中心共同主持，于2023年11月3日在福特汉姆大学法学院举行。
什么时候可以观察到的强化学习不是可怕的？
强化学习的应用（RL），尽管缺乏有关受控系统潜在状态的完整信息，但在该范围内，学会学会做出一系列裁定，即它们在国家的部分观察性下起作用，但无处不在。部分可观察到的RL可能很难 - 众所周知的信息理论结果表明，在最坏情况下，学习部分可用的马尔可夫决策过程（POMDP）需要指数级的样本。然而，这并不排除在学习是可以解决的庞大的POMDP的大型子类的存在。在本文中，我们确定了这样的子类，我们称之为弱揭示的POMDP。这个家庭排除了POMDP的病理实例，在某种程度上，观察结果是无知的，从而使学习艰难。我们证明，对于弱揭示了POMDP，一种简单的算法结合了乐观和最大似然估计（MLE），以确保保证多样性样本复杂性。据我们所知，这是从胜过pomdps中的相互作用中学习的第一个可证明的样本效果结果，其中潜在状态的数量可以大于观测值的数量。
人工智能、算法和可怕的人类 - 福特汉姆法学院
* 乔治华盛顿大学法学院知识产权和技术法 Eugene L. 和 Barbara A. Bernard 教授。感谢 JP Schnabel 和 Alexa Adalian 提供的出色研究协助。我们还要感谢以下人员对本文早期草稿的出色反馈：Rebecca Crootof、Ben Green、Aziz Huq、Margot Kaminski、James Lau、Michael Risch 和 Alicia Solow-Niederman。** Hideyuki Matsumi 或 Yuki 是布鲁塞尔自由大学 (VUB) 法律、科学、技术和社会研究小组 (LSTS) 以及健康和老龄化法律实验室 (HALL) 的博士候选人/研究员。纽约律师协会成员。本论文是为题为“新人工智能：ChatGPT 和其他新兴技术的法律和伦理影响”的研讨会准备的，该研讨会由《福特汉姆法律评论》主办，并由福特汉姆大学法学院神经科学与法律中心共同赞助，于 2023 年 11 月 3 日在福特汉姆大学法学院举行。
普渡制药：阿巴拉契亚最可怕的噩梦 - Encompass
这篇开放获取论文由 Encompass 学生奖学金免费提供给您，供您开放获取。它已被 Encompass 授权管理员接受并纳入荣誉论文。如需更多信息，请联系 laura.edwards@eku.edu。
'事情开始看起来很可怕'：我们对过去气候的深入研究听起来很警告澳大利亚这个独特的角落
我们从西南WA的这些鱼类种群中获得了基因组数据。从中，我们确定了他们的进化历史，例如他们上次共享一个共同的祖先，以及他们过去是否有联系。单独使用计算机建模，我们调查了过去的气候如何影响该物种的居住地以及未来可能如何改变。
BTI诉讼前景2025：
谁最好防御或在某些情况下带来诉讼 - 可怕的四人。这些公司是对经验丰富的总法律顾问和法律决策者的心中最大的恐惧。BTI可怕的四人是客户告诉我们，他们最不想在诉讼中看到桌子的另一端。可怕的四人定义了要扮演的新规则，这是无情的，狡猾的，侵略性的，非常聪明的，并且可以赢得胜利 - 并赢得了胜利。
阅读策略：预测
您是否曾经和孩子一起看过电影或电视节目，并让他们告诉您：“我知道这将会发生！” ？无论我们是看一个神秘的人还是令人振奋的史诗般的幻想，都很有趣，弄清楚在揭示它之前会有什么。这种思维也是阅读理解的非常有用的策略，称为预测。预测从孩子阅读标题并看到书的封面的时间开始！如果您的孩子捡起一本名为Sofia Martinez的书：我的Fantastica家族，他们可能会预测这个故事将集中在家庭上。在封面上，索非亚在微笑，因此读者可能会预测这本书将是一个幸福的家庭，并将有一个幸福的结局。另一方面，如果您的孩子在黑暗中讲述了可怕的故事，他们将预测这本书将有许多可怕的故事。他们会期望发生可怕的事情。他们甚至可以预测，如果阅读故事，他们会感到恐惧。可怕的故事是我们预测的一个很好的例子。我们一直在以恐怖的故事来做到这一点，例如预测怪物会在哪里吓我们！如果您的孩子阅读了一个正在穿越墓地的角色，他们可能会预测与某种超自然生物（如鬼，吸血鬼或食尸鬼）的相遇。他们可能会预测薄雾将无处出现。